你負責管理一個倉庫的現場，約 24 部自主移動機械人（AMR）把周轉箱從儲存通道運到四個協作機械人包裝工作單元。每張訂單是一趟 240 m 的行程——200 m 經機械人專用通道，40 m 經有人工作的共用區——再加上在工作單元的揀貨。模型根據已公佈的標準和教科書公式，逐分鐘計算隊列、擠塞、死鎖、停止距離、電池能量和充電器功率，以及軟件版本對停機的影響。這是一個運作原理模型：它不會運行機械人軟件，數字屬一般性質，並非任何產品的數據。僅供教育用途的模擬——實際場地須遵循其自身的風險評估。
後備機械人從車庫啟動；停泊的機械人不耗電。每部運作中的機械人每小時花費一個機械人小時。
A 區禁止人員進入，因此機械人可以高速行駛。如有人進入，速度必須再次符合人員偵測區的範圍。
這裏一直有人工作。此速度下的停止距離必須在 1.3 m 的人員偵測區範圍之內。
自由：機械人只在局部互相避讓——快，但兩部或以上可能永久互相阻擋。區域預留：機械人要等前方的區域都已為它預留，才會駛入路口——不會死鎖，每次通過路口要短暫等候。
即時釋放所有陷入死鎖的機械人。每釋放一部機械人花費 2 操作員分鐘；這不能阻止新的死鎖形成。
機械人完成任務時電量等於或低於此值，就會加入充電器輪候隊列。數值越低越能用盡電池，但等得太久的機械人可能會完全沒電。
充電器在約 70 % 以下以全功率充電；超過後電流會逐漸減小。較早停止可讓充電器更快空出來。
沒有任務的機械人會前往任何空置的充電器，而不是閒置等候；一旦有訂單在等，而且電量比送去充電的門檻高出 20 %，便會再次出發工作。
工作單元內無人時的工具速度。以 1 m/s 處理一個裝有 10 件貨品的周轉箱需時 25 s。
功率與力限制：被夾在周轉箱上的手所受的力不得超過 140 N（準靜態限值，保守地採用），因此這裏最多只容許 0.67 m/s。
移動滑桿會把最新發佈的版本推出至該比例的車隊（按次序最前面的機械人）；其餘運行 v1。之後才發佈的版本，要再次移動滑桿才會安裝。每部轉換版本的機械人會停止服務 4 分鐘。
| 等候中的訂單 | 0 |
|---|---|
| 協作機械人速度餘量（功率與力限制） | 0.17 m/s |
| 平均電池電量 | 67 % |
| 最低電池電量 | 42 % |
| 輪候充電器的機械人 | 0 |
| 充電中的機械人 | 0 |
| 沒電的機械人（被拖走） | 0 |
| 陷入死鎖的機械人 | 0 |
| 已形成的死鎖 | 0 |
| 導航停機（連線或定位） | 0 |
| 每機械人小時停機次數（最新版本） | 0.0 /h |
| 每機械人小時停機次數（車隊其餘） | 0.0 /h |
| 使用最新版本的車隊比例 | 0 % |
| 使用 v2.0 的車隊比例 | 0 % |
| 更新中的機械人 | 0 |
| A 區速度設定 | 1.5 m/s |
| 操作員花在機械人上的時間 | 0 min |
| 已用機械人小時 | 0 h |
| 運作中的機械人 | 24 |
| 行駛中的機械人 | 0 |
| A 區實際速度 | 1.50 m/s |
| 每次過路口等候時間 | 0.0 s |
| 車隊耗電功率 | 0.00 kW |
| 充電輸出功率 | 0.00 kW |
| 忙碌的協作機械人工作單元 | 0 % |
早更，24 部機械人運作中，每分鐘約 3.7 張訂單。經過繁忙的一夜，車隊開更時平均電量為 60 %。第 15 分鐘，一次電力故障令六個充電器中的四個在本更餘下時間停用。第 90 分鐘訂單高峰開始（兩小時內 +25 %）。保持訂單流動，讓車隊帶着充足電量進入高峰，不要讓任何機械人完全沒電，並控制在本更的機械人小時預算之內。
每分鐘約 4.2 張訂單，24 部機械人，交通控制設為自由行駛。第 10 分鐘，一條通道因重新擺放貨架而封閉：路口減少、迎面相遇增多，而且沒有繞道。第 60 分鐘，一隊維修人員進入機械人專用的 A 區 40 分鐘。以少量操作員時間保持訂單流動，在有人的地方確保每段停止距離都在安全區之內，並在 A 區清空後再次讓它全速運行。
通道昨晚重新擺放了貨架，使用現行軟件（v1）的機械人在那裏更常失去自身位置；每次失位都需要操作員處理。版本 v2.0 修正了這個問題，並已作為金絲雀在 10 % 車隊上運行。給金絲雀足夠時間作出判斷，把它與車隊其餘部分比較，決定擴大推出還是回滾，並讓車隊轉到良好的版本——分階段進行，同時不要一次令太多機械人停止服務。
模擬器使用的每一個關係式及其來源。標示為假設的常數是示意校準值。
lead time W = L / X, L = orders waiting + orders on a robot, X = totes packed per minute (smoothed, τ = 10 min)[5]v_eff = v · max(0.1, 1 − n_moving / N_jam), N_jam = 120 robots (80 with an aisle closed)[7][9]數值僅作說明，並非任何實際場地或產品的數值。實際場地會根據自身的風險評估及製造商資料設定偵測區、速度和限制。free traffic: P(new deadlock in a minute) = 1 − e^(−κ·n_moving²/n_I), κ = 0.00001 (× 300 with an aisle closed, n_I = 6 → 4); a robot behind joins with p = 0.5 (≤ 8); the fleet manager re-plans with p = 0.2/min (0.03/min with no detour)[8][10]數值僅作說明，並非任何實際場地或產品的數值。實際場地會根據自身的風險評估及製造商資料設定偵測區、速度和限制。zone reservation: a robot enters only when the zones ahead are granted to it → no circular wait; each crossing W = ρτ / (2(1 − ρ)), ρ = λ_I·τ, τ = 2 s, 6 crossings per task[8][6][9]數值僅作說明，並非任何實際場地或產品的數值。實際場地會根據自身的風險評估及製造商資料設定偵測區、速度和限制。d_stop = v·t_r + v²/(2a) + C ≤ F (t_r = 0.3 s, a = 0.8 m/s², C = 0.1 m, F = 1.3 m ⇒ v ≤ 1.17 m/s where people can be)[1][2]數值僅作說明，並非任何實際場地或產品的數值。實際場地會根據自身的風險評估及製造商資料設定偵測區、速度和限制。v ≤ F / √(μ·k), μ = (1/m_H + 1/m_R)⁻¹, m_R = M/2 + m_L; hand: F = 140 N (quasi-static limit, used conservatively), k = 75 N/mm, m_H = 0.6 kg; M = 24 kg, m_L = 3 kg ⇒ v ≤ 0.67 m/s[3][4]數值僅作說明，並非任何實際場地或產品的數值。實際場地會根據自身的風險評估及製造商資料設定偵測區、速度和限制。tote time = 10 items × (1.5 s + 2 × 0.5 m / v_cobot); v_cobot = collaborative speed while a person is in the cell; 4 cells, served in order of arrival within the minute[3]數值僅作說明，並非任何實際場地或產品的數值。實際場地會根據自身的風險評估及製造商資料設定偵測區、速度和限制。P = 60 W + C_rr·m·g·v/η + 0.03/m · v · ½mv²·(1 − r)/η (C_rr = 0.012, m = 500 kg, η = 0.75, r = 0.5)[12]數值僅作說明，並非任何實際場地或產品的數值。實際場地會根據自身的風險評估及製造商資料設定偵測區、速度和限制。P_charge = 0.8 kW up to 70 % SoC, then × (1 − 0.9·(SoC − 70)/30); battery 0.8 kWh; stranded at 1 %[11][10]數值僅作說明，並非任何實際場地或產品的數值。實際場地會根據自身的風險評估及製造商資料設定偵測區、速度和限制。P(link silent > W in a robot-minute) = 0.224·e^(−W/0.1 s); watchdog W: v1 0.5 s, v2.0 0.15 s, v2.1 0.5 s; stop 2 min[13]數值僅作說明，並非任何實際場地或產品的數值。實際場地會根據自身的風險評估及製造商資料設定偵測區、速度和限制。stops per robot-hour, canary vs control: 60·stops / robots (smoothed τ = 10 min); update or rollback = 4 min out of service[13]task 200 m in zone A + 40 m in the shared area · 6 intersections · 4 cobot cells, a person inside 25 % of minutes · 6 chargers · shift-start charge stratified over mean ± 27.5 % · v1 mislocalises 0.6 % per driving minute in re-racked aisles (others 0.04 %), 6-min stop + 3 operator-min · clearing a deadlock 2 operator-min per robot · tow 15 operator-min數值僅作說明，並非任何實際場地或產品的數值。實際場地會根據自身的風險評估及製造商資料設定偵測區、速度和限制。隨機性：帶種子的 mulberry32 產生器；所用分布包括均勻分布、指數分布（反 CDF）、常態分布（Box–Muller）及泊松分布（Knuth）。種子會顯示出來，並可分享。
教育模型，不可用於實際營運決策。真實場地會按自己的設備及數據校準每一個常數。